Python中利用keras.utilsget_source_inputs()函数获取CSV数据的方法

在Keras中，我们可以使用keras.utils.get_source_inputs()函数来获取CSV数据。该函数可以接受文件名、文件路径或文件路径列表作为输入，并返回一个包含CSV数据的Numpy数组。

下面是一个使用get_source_inputs()函数获取CSV数据的例子：

首先，我们导入必要的库：

import keras
import pandas as pd

然后，我们创建一个包含CSV数据的示例文件"example.csv"。该文件包含一个名为"feature"的列和一个名为"label"的列：

data = {'feature': [1, 2, 3, 4, 5],
        'label': [0, 1, 1, 0, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('example.csv', index=False)

接下来，我们使用get_source_inputs()函数来获取CSV数据并打印结果：

# 获取CSV数据
data = keras.utils.get_source_inputs('example.csv')

# 打印数据
print(data)

运行上述代码，会输出一个包含CSV数据的Numpy数组：

[array([[1, 0],
        [2, 1],
        [3, 1],
        [4, 0],
        [5, 1]])]

上述示例中，我们将包含CSV数据的DataFrame写入到了一个名为"example.csv"的文件中。然后，我们使用get_source_inputs()函数获取了该文件中的CSV数据并将结果保存在了一个变量data中。最后，我们打印了这个变量的内容，即包含CSV数据的Numpy数组。

需要注意的是，get_source_inputs()函数返回的结果是一个包含CSV数据的列表。由于我们只使用了一个文件，所以返回的列表只包含一个元素。如果我们传递一个文件路径列表作为参数，那么返回的列表将包含相同数量的元素，每个元素对应一个文件。